El tratamiento de las toxicomanías y la medicina basada en la evidencia: una alianza necesaria
Notice bibliographique
Résumé
La medicina basada en la evidencia (MBE) se ha convertido en el nuevo paradigma de la práctica clínica. Desde su desarrollo inicial en la década de los 90 en la Universidad de Ontario y su difusión europea posterior, representa el más alto estándar de calidad en la práctica como ha sido reconocido no sólo por los clínicos y otros profesionales de la salud sino también por administraciones y otros agentes del sistema sanitario. A pesar de este papel destacado en la atención sanitaria, su penetración más allá de un reducido número de profesionales de la salud es muy limitada. La MBE tiene sus raíces en la aplicación de la mejor evidencia publicada a pacientes individuales considerando también sus valores éticos y personales. En este contexto, las habilidades de búsqueda de la literatura y su valoración crítica son herramientas imprescindibles, pero requieren un mínimo aprendizaje que puede ser considerado dificultoso y que requiere demasiado tiempo para algunos clínicos. En el tratamiento de las toxicomanías, la MBE ha alcanzado un apreciable grado de desarrollo si se compara con otras áreas, pero la variabilidad clínica es todavía demasiado común. En el artículo, se revisan finalmente algunos aspectos del tratamiento del abuso de alcohol y opiáceos de acuerdo con las últimas revisiones sistemáticas publicadas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».